AI economy
Prawdziwy koszt LLM-ów, nie tylko $/M tokens.
Większość stron z cennikami ukrywa to, co naprawdę rusza rachunek: output jest 3–5× droższy od input, cached input prawie nic nie kosztuje, długi kontekst po cichu pali pieniądze. Ta strona — nie.
Model Context Protocol
Użyj go z poziomu asystenta AI.
Ten sam dataset, te same tools — wołane z Claude Desktop, Cursor, Claude Code albo dowolnego klienta z MCP. Wklej jeden URL do configa. Bez instalacji, bez auth, za darmo.
Zobacz, jak to działa{
"mcpServers": {
"ai-pricing": {
"url": "https://aieconomylab.com/mcp"
}
}
} Cztery perspektywy, które inni pomijają
Asymetria input vs output
Tokeny output kosztują 3–5× więcej niż input u każdego dużego dostawcy. Większość budżetów to ignoruje.
Cached input
Prompt caching obniża koszt powtarzanych promptów systemowych do ~10% normalnej ceny. Duże zespoły płacą pełną stawkę, bo nikt tego nie zmierzył.
Pułapka okna kontekstu
Dłuższy kontekst = wyższy koszt, wolniejsze odpowiedzi, gorsza jakość (lost-in-the-middle). Okno 2M to narzędzie, nie funkcja.
Tokenizacja języków
Tureckie prompty zużywają o 30–40% więcej tokenów niż angielskie, w zależności od tokenizera. Arabski — 50%+. Twoi nieangielskojęzyczni użytkownicy kosztują więcej.
Stay ahead of the bill.
Get the AI Economy Playbook 2026 (free, 47-page PDF) plus the monthly Token Economy Index — model price changes, vendor moves, real cost benchmarks. No spam.
We'll only send the monthly index. Unsubscribe anytime.